专利名称：用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法      申请号：2020116397859     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：通信技术 C P CT L LED芯片 检测 雷达信号   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提出了一种用于IPIX雷达信号目标检测的LMSCT时频分析方法，该方法是基于线调频小波变换方法的局部最大值同步压缩变换的改进。首先将待分析信号进行CT处理，得到初步的时频分布结果。根据LMSST时频重排规则的思想，设计时频点重排规则，对CT的时频分布重新分配时频点，实现时频分布的高聚集度表现。本发明可以较好的提高IPIX雷达数据时频分布的能量聚集度，准确刻画目标物体运动所产生的时频曲线图，并且较好地改善了海杂波背景噪声对时频分布的干扰。

专利名称：一种基于探地雷达信号时频统计特征的水损害识别方法      申请号：2019101000463     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：通信技术 害识别 雷达信号   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 本发明公开了一种基于探地雷达信号时频统计特征的水损害识别方法，1.对采样路段进行GPR数据采集，将水损害和正常数据分别标记；2.对信号滤波；确定水损害的特征；3.将信号导出为矩阵，将水损害和正常样本合并构建训练样本集和测试样本集；4.选取时域特征参数和频域特征参数并计算；5.进行分布统计，找到明显分布特性的特征作为敏感特征值；6.敏感特征值归一化处理；7.对敏感特征值进行PCA主成分分析进行降维处理；8.构建水损害的分类模型；9.利用训练好的模型对道路水损害进行识别。解决了探地雷达信号解释依靠人工经验费时费力，主观性强的问题；可以用大量的信息来评价水损害，提高水损害识别准确性，建立的水损害分类模型可以用于沥青路面水损害的智能识别，提高路面缺陷检测的效率。

专利名称：基于FMCW雷达信号的深度学习手势识别方法      申请号：2018102811771     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：通讯 通信技术 深度学习 C F 雷达信号   相似专利 发布日：2023/07/10  
摘要： 本发明公布了一种基于雷达信号的深度学习手势识别方法，首先通过雷达获取每一种手势的中频信号，并从中提取每一根发射天线和接收天线下的中频信号矩阵；其次，利用傅里叶变换对信号频率进行提取，得到信号中的距离和速度信息并且将数据进行预处理；然后，建立三维卷积神经网络和长短记忆网络，将处理后的雷达信号输入到网络进行训练；最后，根据深度学习网络提取的特征进行手势识别。本发明方法解决了传统识别算法使用条件受限以及鲁棒性差的问题，且能实现多种手势的精确分类。

专利名称：一种具有多方位调节结构的雷达信号接收器      申请号：2022221642060     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：实用新型   关键词：通讯 通信技术 接收器 雷达信号   相似专利 发布日：2022/12/06  
摘要： 本实用新型公开了一种具有多方位调节结构的雷达信号接收器，包括：机体，所述机体的顶部表面安装有信号反射板，所述信号反射板的一侧安装有接收器体；所述机体的底面连接有活动块，所述活动块的表面连接有底座，所述底座的表面开设有与活动块相匹配的活动槽，所述活动槽的内壁连接有弹性板。该具有多方位调节结构的雷达信号接收器，通过将机体底面的活动块沿着底座表面的开口内壁进行旋转，带动卡扣挤压弹性板，使得弹性板发生形变，直至将机体旋转至一定的角度，此时卡扣受到弹性板的弹性作用力，使得卡扣与活动块表面的开口进行嵌合，使得机体旋转一定的角度之后进行固定，方便雷达信号接收器可在不同环境下使用，保证信号的稳定性。

专利名称：一种单采样雷达信号处理系统及方法      申请号：2018112545248     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：通讯 通信技术 采样 信号处 雷达信号   相似专利 发布日：2022/07/14  
摘要： 本发明公开了一种单采样雷达信号处理系统，涉及信号处理技术领域，该系统包括：伪随机序列发生器、积分采样器、ADC模块、控制器以及压缩域检测器，积分采样器分别与伪随机序列发生器、伪随机序列发生器、控制器以及ADC模块连接，ADC模块与压缩域检测器连接，由于积分采样器对雷达脉冲信号进行积分采样时，可以控制对每个脉冲信号的起始积分采样时间，使得每个脉冲信号被积分采样时依次延迟不同的时间，在单个脉冲重复周期中，经压缩采样得到一个样本值。本发明公开了一种单采样雷达信号处理方法，采用该方法对雷达的信号进行处理时具有采样率低，使用ADC数量少，压缩率高以及检测效果好的优点。